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title: Conecte-se a qualquer LLM
description: Guia abrangente sobre como integrar o CrewAI a diversos Large Language Models (LLMs) usando o LiteLLM, incluindo provedores compatíveis e opções de configuração.
icon: brain-circuit
mode: "wide"
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## Conecte o CrewAI a LLMs

O CrewAI utiliza o LiteLLM para conectar-se a uma grande variedade de Modelos de Linguagem (LLMs). Essa integração proporciona grande versatilidade, permitindo que você utilize modelos de inúmeros provedores por meio de uma interface simples e unificada.

<Note>
    Por padrão, o CrewAI usa o modelo `gpt-4o-mini`. Isso é determinado pela variável de ambiente `OPENAI_MODEL_NAME`, que tem como padrão "gpt-4o-mini" se não for definida.
    Você pode facilmente configurar seus agentes para usar um modelo ou provedor diferente, conforme descrito neste guia.
</Note>

## Provedores Compatíveis

O LiteLLM oferece suporte a uma ampla gama de provedores, incluindo, mas não se limitando a:

- OpenAI
- Anthropic
- Google (Vertex AI, Gemini)
- Azure OpenAI
- AWS (Bedrock, SageMaker)
- Cohere
- VoyageAI
- Hugging Face
- Ollama
- Mistral AI
- Replicate
- Together AI
- AI21
- Cloudflare Workers AI
- DeepInfra
- Groq
- SambaNova
- [NVIDIA NIMs](https://docs.api.nvidia.com/nim/reference/models-1)
- E muitos outros!

Para uma lista completa e sempre atualizada dos provedores suportados, consulte a [documentação de Provedores do LiteLLM](https://docs.litellm.ai/docs/providers).

## Alterando a LLM

Para utilizar uma LLM diferente com seus agentes CrewAI, você tem várias opções:

<Tabs>
    <Tab title="Usando um Identificador de String">
    Passe o nome do modelo como uma string ao inicializar o agente:
        <CodeGroup>
            ```python Code
            from crewai import Agent

            # Usando o GPT-4 da OpenAI
            openai_agent = Agent(
                role='OpenAI Expert',
                goal='Provide insights using GPT-4',
                backstory="An AI assistant powered by OpenAI's latest model.",
                llm='gpt-4'
            )

            # Usando o Claude da Anthropic
            claude_agent = Agent(
                role='Anthropic Expert',
                goal='Analyze data using Claude',
                backstory="An AI assistant leveraging Anthropic's language model.",
                llm='claude-2'
            )
            ```
        </CodeGroup>
    </Tab>
    <Tab title="Usando a Classe LLM">
    Para uma configuração mais detalhada, utilize a classe LLM:
        <CodeGroup>
            ```python Code
            from crewai import Agent, LLM

            llm = LLM(
                model="gpt-4",
                temperature=0.7,
                base_url="https://api.openai.com/v1",
                api_key="your-api-key-here"
            )

            agent = Agent(
                role='Customized LLM Expert',
                goal='Provide tailored responses',
                backstory="An AI assistant with custom LLM settings.",
                llm=llm
            )
            ```
        </CodeGroup>
    </Tab>
</Tabs>

## Opções de Configuração

Ao configurar uma LLM para o seu agente, você tem acesso a uma variedade de parâmetros:

| Parâmetro | Tipo | Descrição |
|:----------|:-----:|:-------------|
| **model** | `str` | O nome do modelo a ser utilizado (ex.: "gpt-4", "claude-2") |
| **temperature** | `float` | Controla o grau de aleatoriedade nas respostas (0.0 a 1.0) |
| **max_tokens** | `int` | Número máximo de tokens a serem gerados |
| **top_p** | `float` | Controla a diversidade das respostas (0.0 a 1.0) |
| **frequency_penalty** | `float` | Penaliza novos tokens com base na frequência em que já apareceram no texto |
| **presence_penalty** | `float` | Penaliza novos tokens com base na presença deles no texto até o momento |
| **stop** | `str`, `List[str]` | Sequência(s) que interrompem a geração do texto |
| **base_url** | `str` | URL base do endpoint da API |
| **api_key** | `str` | Sua chave de API para autenticação |

Para uma lista completa de parâmetros e suas respectivas descrições, consulte a documentação da classe LLM.

## Conectando-se a LLMs Compatíveis com OpenAI

Você pode se conectar a LLMs compatíveis com a OpenAI usando variáveis de ambiente ou definindo atributos específicos na classe LLM:

<Tabs>
    <Tab title="Usando Variáveis de Ambiente">
        <CodeGroup>
        ```python Generic
        import os

        os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-api-key"
        os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "https://api.your-provider.com/v1"
        os.environ["OPENAI_MODEL_NAME"] = "your-model-name"
        ```

        ```python Google
        import os

        # Exemplo usando a API compatível com OpenAI do Gemini.
        os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-gemini-key"  # Deve começar com AIza...
        os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
        os.environ["OPENAI_MODEL_NAME"] = "openai/gemini-2.0-flash"  # Adicione aqui seu modelo do Gemini, sob openai/
        ```
        </CodeGroup>
    </Tab>
    <Tab title="Usando Atributos da Classe LLM">
        <CodeGroup>
            ```python Generic
            llm = LLM(
                model="custom-model-name",
                api_key="your-api-key",
                base_url="https://api.your-provider.com/v1"
            )
            agent = Agent(llm=llm, ...)
            ```

            ```python Google
            # Exemplo usando a API compatível com OpenAI do Gemini
            llm = LLM(
                model="openai/gemini-2.0-flash",
                base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/",
                api_key="your-gemini-key",  # Deve começar com AIza...
            )
            agent = Agent(llm=llm, ...)
            ```
        </CodeGroup>
    </Tab>
</Tabs>

## Utilizando Modelos Locais com Ollama

Para modelos locais como os oferecidos pelo Ollama:

<Steps>
    <Step title="Baixe e instale o Ollama">
    [Clique aqui para baixar e instalar o Ollama](https://ollama.com/download)
    </Step>
    <Step title="Puxe o modelo desejado">
    Por exemplo, execute `ollama pull llama3.2` para baixar o modelo.
    </Step>
    <Step title="Configure seu agente">
        <CodeGroup>
        ```python Code
            agent = Agent(
                role='Local AI Expert',
                goal='Process information using a local model',
                backstory="An AI assistant running on local hardware.",
                llm=LLM(model="ollama/llama3.2", base_url="http://localhost:11434")
            )
            ```
        </CodeGroup>
    </Step>
</Steps>

## Alterando a URL Base da API

Você pode alterar a URL base da API para qualquer provedor de LLM definindo o parâmetro `base_url`:

```python Code
llm = LLM(
    model="custom-model-name",
    base_url="https://api.your-provider.com/v1",
    api_key="your-api-key"
)
agent = Agent(llm=llm, ...)
```

Isso é particularmente útil ao trabalhar com APIs compatíveis com a OpenAI ou quando você precisa especificar um endpoint diferente para o provedor escolhido.

## Conclusão

Ao utilizar o LiteLLM, o CrewAI oferece integração transparente com uma vasta gama de LLMs. Essa flexibilidade permite que você escolha o modelo mais adequado para sua necessidade específica, seja priorizando desempenho, custo-benefício ou implantação local. Lembre-se de consultar a [documentação do LiteLLM](https://docs.litellm.ai/docs/) para obter as informações mais atualizadas sobre modelos suportados e opções de configuração.